An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Stanford Semantic Scholar a ChatGPT, Claude y Gemini

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Accede al grafo de conocimiento académico más grande del mundo.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 16 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 04

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 16 disponibles a través de Semantic Scholar.

  1. 01

    Obtener autores por lote

    Devuelve nombres, afiliaciones, recuento de artículos, citas e índice h. Ideal para comparar investigadores o analizar redes de colaboración.

  2. 02

    Obtener detalles del artículo

    Recupera título, resumen, autores, revista, año y metadatos usando ID de Semantic Scholar, DOI, ArXiv, PubMed o ACL.

  3. 03

    Buscar autores

    Localiza perfiles de investigadores por nombre, incluyendo sus métricas académicas y afiliaciones actuales.

  4. 04

    Obtener recomendaciones de IA

    Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para encontrar artículos relevantes basados en un documento semilla.

Set de capacidades02 / 04

05-08

4 capacidades en este set.

Parte de 16 disponibles a través de Semantic Scholar.

  1. 05

    Buscar por campo de estudio

    Filtra la búsqueda de artículos en áreas como Ciencias de la Computación, Medicina, Biología, Física y más de 20 disciplinas.

  2. 06

    Obtener artículos por lote

    Recupera múltiples documentos de forma simultánea mediante sus identificadores para análisis masivos.

  3. 07

    Búsqueda masiva de artículos

    Realiza búsquedas extensas con paginación mediante tokens, ideal para revisiones sistemáticas de literatura.

  4. 08

    Ver perfil de autor

    Consulta el impacto académico de un investigador, incluyendo su índice h, afiliaciones y total de citas.

Set de capacidades03 / 04

09-12

4 capacidades en este set.

Parte de 16 disponibles a través de Semantic Scholar.

  1. 09

    Listar artículos de un autor

    Obtén el historial de publicaciones de un investigador específico con detalles de año, revista y citas.

  2. 10

    Recomendaciones personalizadas

    Encuentra artículos similares a un conjunto positivo pero distintos de uno negativo para una búsqueda dirigida.

  3. 11

    Ver autores de un artículo

    Identifica a los líderes de investigación y redes de colaboración detrás de una publicación específica.

  4. 12

    Ver citas de un artículo

    Rastrea el impacto de un trabajo encontrando qué otros artículos lo han citado posteriormente.

Set de capacidades04 / 04

13-16

4 capacidades en este set.

Parte de 16 disponibles a través de Semantic Scholar.

  1. 13

    Ver referencias de un artículo

    Explora el linaje intelectual de un trabajo analizando las fuentes que este ha citado.

  2. 14

    Coincidencia por título

    Encuentra metadatos completos de un artículo utilizando solo una cadena de texto con su título.

  3. 15

    Buscar por revista o conferencia

    Filtra publicaciones en revistas y conferencias de alto nivel como Nature, Science o NeurIPS.

  4. 16

    Búsqueda general de artículos

    Busca entre más de 200 millones de artículos usando palabras clave y filtros de año o acceso abierto.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Literature Reviews

Your agent can perform bulk searches and gather all necessary metadata for a specific topic.

02

Tracking Research Trends

Use venue filtering to see what is being published in top conferences like NeurIPS or ICML.

03

Author Verification

Check an author's total impact and publication history before citing them.

04

Finding Related Work

Use seed papers to trigger AI-powered recommendations for similar research.

Automatiza una tarea

Pon Semantic Scholar a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Semantic Scholar funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Semantic Scholar a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 954ms. Rápida en producción.

Semantic Scholar se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1494ms
6 octHoy
Día más rápido
798ms
Día más lento
1494ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-7%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 16 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Semantic Scholar, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Semantic Scholar. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Semantic Scholar Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_AZJpPbxBFEPF3qqoPfdyST9yhfXQRp6VrfLZlw40/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Semantic Scholar capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "stanford-semantic-scholar-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_AZJpPbxBFEPF3qqoPfdyST9yhfXQRp6VrfLZlw40/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Semantic Scholar con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Semantic Scholar delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales que requieren acceso rápido y profundo a la literatura científica global.

  • 01

    Investigadores

    Para realizar revisiones bibliográficas y descubrir cadenas de citas.

  • 02

    Estudiantes de Doctorado

    Para navegar el grafo académico y posicionar sus propias investigaciones.

  • 03

    Científicos de Datos

    Para construir análisis bibliométricos y métricas de publicaciones.

  • 04

    Equipos de I+D

    Para monitorizar las últimas publicaciones en su área de especialidad.

FAQ

Preguntas de quienes usan Semantic Scholar.

  • 01

    Do I need an API key for Semantic Scholar?

    No, this MCP uses the public Semantic Scholar API, so no personal API key is required to start searching.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    Can I search for papers using a DOI?

    Yes, the get_paper capability accepts DOIs, ArXiv IDs, PubMed IDs, and Semantic Scholar IDs.

  • 04

    How many papers are in the database?

    The Semantic Scholar Academic Graph contains over 200 million academic papers.

  • 05

    Can I filter results by a specific field of study?

    Yes, you can use the search_by_field capability to narrow results to fields like Physics, Medicine, or Computer Science.

  • 06

    Do I need an API key?

    No. The Semantic Scholar API is fully public. An optional free API key increases rate limits from 1 to 10 requests per second.

  • 07

    What paper ID formats are supported?

    Semantic Scholar accepts multiple ID formats: its own S2 Paper ID, DOI (e.g. "10.1038/..."), ArXiv ID (e.g. "arXiv:2106.09685"), PubMed ID (e.g. "PMID:34845388"), and ACL Anthology ID. This makes it easy to look up any paper regardless of where you found the reference.

  • 08

    How do the AI recommendations work?

    The recommendation engine uses machine learning to analyze citation patterns, co-citation networks, and content similarity. You can provide one seed paper for basic recommendations, or multiple positive and negative seed papers for advanced filtering. This is the most sophisticated way to discover related literature.

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